Всё обучение
Экономика и финансы
IT
Дизайн
Маркетинг
Менеджмент
Продажи
HR
Бизнес
Реклама и PR
Госслужба
Закупки и логистика
Образование
Юриспруденция
Лингвистика
Психология
Самообразование
Спорт
Киберспорт
Искусство и культура
Медицина
Туризм и сервис
Строительство
Теплоэнергетика и теплотехника
Электроэнергетика и электротехника
Техносферная безопасность
Нефтегазовое дело
Экология и природопользование
Промышленность
Сельское хозяйство
Транспорт
СМИ и медиа
Физика и инженерия
Геодезия
Химия
Энергомашиностроение
Машиностроительные технологии
Биология и биотехнологии
Нанотехнологии и наноматериалы
Социология
История
Филология
Математика и компьютерные науки
Ветеринария
Beauty-индустрия
Философия
Культурология
Политика и политология
Документоведение
image
Редакция Synergy HUB
1 публикация
#Статьи
21 декабря 2021 г.

Изучение Python: последовательная инструкция для новичков

Пошагово рассказываем, как изучить один из самых популярных языков программирования.
Время чтения 5 минут

Python ― один из самых популярных языков программирования в мире. Если вы хотите стать разработчиком и построить карьеру в IT, выбор в пользу Python ― отличное решение. Сейчас расскажем, с чего начать обучение.

Сочетание теории и практики

Для изучения программирования существует множество подходов. Но эксперт по Python международной образовательной платформы Udemy Зияд Йехиа предлагает сочетать теорию и практику: изучать новые концепции и немедленно применять их. Если остановиться только на теории, у вас будут знания, но без практики вы не сможете писать настоящий полезный код. С другой стороны, одна лишь практика тоже может не сработать. Без системных знаний вы будете совершать одни и те же ошибки, потому что не сможете разобраться в их причинах. 

Из-за недостатков этих двух крайностей Зияд Йехиа считает, что лучший способ изучить Python — осваивать теорию и применять всё, что узнали, на практике. Он выработал пять шагов, которые помогут вам быстрее войти в профессию. 

Шаг 1. Освойте синтаксис Python

Вы когда-нибудь слышали поговорку «путешествие в тысячу миль начинается с первого шага»? Это верно и для освоения Python. Многие хотят сразу стать супер-программистами, писать код и создавать приложения. Стремление — это круто, но сначала важно изучить основы. Имея прочный фундамент, вы будете чувствовать себя увереннее. Синтаксис — это набор правил, которым подчиняется язык программирования. Именно поэтому в нём нужно разобраться в первую очередь.

Чтобы вам было проще изучить синтаксис Python, держите основные темы:

- переменные;

- числа и арифметические операции;

- струны и манипуляции со струнами;

- логика и условный поток;

- структуры данных (списки, кортежи и словари);

- циклы for и while;

- функции;

- объектно-ориентированное программирование (классы и объекты).

Если освоите их, можете с уверенностью сказать, что умеете программировать на Python. В IT-сфере обучение не прекращается никогда, но эти темы — основа написания кода для большинства продуктов. 

Не забывайте, что самое важное на первом этапе — не только усвоить теорию, но и применить её на практике. 

Шаг 2. Выберите специальность

Из-за достаточно простого синтаксиса Python новичкам легко разобраться в его основах. Но они застревают на втором этапе и не знают, что делать дальше. Этот язык программирования — очень гибкий и мощный инструмент. Python используют в разных сферах.

Вот самые популярные в мире разработки программного обеспечения:

- разработка веб-приложений;

- наука о данных и аналитика;

- интернет вещей (робототехника и датчики);

- разработка мобильных приложений;

- машинное обучение и искусственный интеллект.

Но прежде чем выбрать специальность, ответьте себе на три основных вопроса:

  1. Что вам наиболее интересно?
  2. Какие у вас есть базовые навыки, которые могут пригодиться в каждой из этих областей?
  3. В какой сфере вы преуспеете с большей вероятностью? 

Если вам трудно выбрать, вспомните, что вы выбираете направление не на всю жизнь. Вы всегда можете сменить его, если оно вам не подойдёт, и уйти в новую нишу.

В каждой отрасли есть плюсы и минусы. Но какую бы специальность вы ни выбрали, старайтесь изучить ее как можно подробнее. 

Шаг 3. Освойте теорию выбранной специальности

Выбор специальности — лишь половина дела. Теперь вам нужно получить больше опыта и углубиться в изучение выбранного направления. Попробуем разобраться в этом на примере data science (науки о данных). Теория в таком случае будет делиться на две части: 

  • теория науки о данных;
  • теория фреймворков и библиотек Python для науки о данных.

Несколько тем теории науки о данных, которые нужно изучить: 

  • основные теории и концепции;
  • области применения науки о данных;
  • история появления отрасли;
  • основные проблемы отрасли.

Python — всего лишь инструмент, который поможет выполнить механические задачи, связанные со знанием теории. Но если вы не разбираетесь в выбранной специальности, вам будет сложно применить навыки Python. 

Но хорошее знание науки о данных не означает, что вы умеете применять к ней Python. Для использования языка программирования в этой области нужно выяснить:

  1. Какие существуют фреймворки Python для науки о данных? 
  2. Чем они отличаются друг от друга?
  3. Как их используют и какие проблемы с их помощью решают?
  4. Как создаются и работают эти фреймворки? 

Шаг 4. Закрепите знания практикой

После глубокого изучения теории можно перейти к практике. На этом этапе вы начнёте применять библиотеки и фреймворки Python, чтобы решать разные задачи в науке о данных. Так вы лучше разберётесь в этом процессе. 

Помните, что все эти этапы взаимосвязаны. В первый день вы будете изучать data science, во второй — узнаете о соответствующих фреймворках, а в третий — будете возиться с кодом. А может быть всё это будет происходить одновременно. 

Шаг 5. Научитесь работать в команде

К этому этапу вы уже:

- освоите основные «строительные блоки» Python — синтаксис;

- выберите специализацию;

- получите практический опыт использования библиотек и фреймворков Python в подходящей для вас специальности.

Что дальше? Тут как в африканской пословице: «Если хочешь идти быстро ― иди один. Если хочешь идти далеко, то идите вместе». Хорошее программное обеспечение редко создаётся в одиночку. При «самостоятельной работе» может быть меньше административных задач, но для достижения результата вам нужна команда.

Идея «одинокого волка», сидящего в общежитии своего университета и изобретающего программное обеспечение, которое изменит мир, ― всего лишь миф в большинстве случаев. У Марка Цукерберга был отец-компьютерщик, у Стива Джобса ― Стив Возняк, а у Билла Гейтса ― Пол Аллен. 

Никто не силен во всем, и никто не самодостаточен. Нам нужны другие люди, и мы все светимся ярче, когда работаем вместе.

Научиться работать с командой ― одно из важнейших достижений на пути к тому, чтобы стать разработчиком Python. 

Работа в команде даст вам общение и возможности, необходимые для вашего становления как программиста. А отношения, которые у вас завяжутся, вдохновят и помогут сохранить мотивацию, когда будет трудно.

Как же найти команду? Есть много способов работать с единомышленниками, особенно в сообществе разработчиков ПО с открытым исходным кодом.

Попробуйте следующие методы:

  1. Поработайте на проекте в составе команды или на позиции стажёра в компании (даже если это будет просто написание документации). Так вы получите возможность попасть в профессиональное комьюнити. 
  2. Обсудите с другом несколько идей, которые вы можете реализовать вместе. Возможно, кто-то из вашего окружения станет первым в будущей команде.
  3. Найдите или создайте интересное вам сообщество в соцсетях, заведите друзей и спросите их, хотят ли они работать с вами или оставить отзыв о проекте, который вы создаёте.

Направления в сфере IT
IT
Программирование
Разработка
Математика и компьютерные науки

Заключительный совет


 

Освоение Python, как и вся карьера в IT, — это непрерывное обучение. Технологии постоянно развиваются и меняются, поэтому разработчику всегда есть, чему учиться. Он узнаёт новое и применяет знания на практике. Так что, заключительный совет — продолжайте! Продолжайте учиться, открывать для себя новое и практиковаться.


Статьи по теме IT

article
article
article
article
article


 

#Data science
#Программирование
#IT
#Мобильные приложения
#Лайфхаки
#Веб-разработка
#Python
#Робототехника
#Фреймворки